蒟蒻回归啦啦啦

最新推荐文章于 2025-08-09 09:07:26 发布
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期中考试爆零，真的爽死啦。
不过令人兴奋的是终于回到机房了（虽然都是爆零）
嗯，接下来就是一段新的旅程了。
感觉自己太弱，什么都不会。
所以要好好学习，争取学会除GCD以外的函数。
多看书，多刷题，多思考。
希望明年能轻松过初赛。
加油加油吧！！！！

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01232012的博客
10-16 409
1、求组合数的方法：卢卡斯定理  ... 2、树的hash 3、欧拉......路 4、OJ 图论题 5、数论 6、同余最短路 7、树的重心
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蒟蒻编程日志
2301_76390048的博客
05-16 577
2025/3/1：%你赛 180pts rk34 寄！这就是不认真的后果。2025/4/12：%你赛 180pts rk29 倒数第三 寄！这就是菜的后果。
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时光真疯狂, 我一路执迷于匆忙.
06-15 1827
不能读负数，不能各种读神奇的格式。 那你摆出来干什么，赚访问量？int get() { char ch;while (!isdigit(ch=getchar())); int o=ch-48;while (isdigit(ch=getchar())) o=o*10+ch-48; return o; }哎呀，被法线啦(>_<)
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章逸铭@悦书studio的博客
11-13 3473
各位好！ 大家好啊！初次见面，请多关照！我是你们蒟蒻家族的新朋友，小章程序员，@yueyuedog的好朋友。我和他一样，是个小学生。我编程史上经历过很多淦事。比如，有一天，我在洛谷上刷题，刷着刷着就睡着了。然后我梦见我红名了，欣喜若狂。一醒来，才发现自己是一个蓝名小白(qwq)说不定我以后会奋斗成红名，有洛谷的希望我们能互关，帮助我，离红名更进一步！这是我的洛谷首页,望大家可以快快关注！ 写于2021/11/13 蒟蒻三号の文章 BY zhang_hacker@悦书studio ...
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大一蒟蒻制作（gif）的课程大作业.zip
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哈希算法_蒟蒻学习笔记
02-23
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永磁同步电机参数辨识MATLAB仿真
08-14
1.模型版本 本仿真模型基于MATLAB/Simulink（版本MATLAB 2014Rb）软件。建议采用MATLAB 2014Rb及以上版本打开。 2.模型介绍: 永磁同步电机参数辨识仿真，基于递推最小二乘法RLS的永磁同步电机参数辨识，仿真程序加解析文档及参考文献。
自动驾驶算法仿真测试：感知-决策-控制模块的功能优化与实车开发提速
08-14
自动驾驶算法在仿真环境中的测试情况，重点探讨了感知、决策和控制三个关键模块的功能验证及其对实际车辆开发的影响。文中列举了多个具体测试场景，如大曲率弯道行驶、障碍物绕行、拥挤路段通行、交通灯减速停车以及施工路段绕行等，展示了不同条件下算法的表现，并提供了部分代码片段来解释特定功能的工作机制。此外，文章还提到了一些特殊情况下（如紧急制动）的数据表现，强调了仿真测试对于提高算法稳定性和安全性的重要意义。 适用人群：从事自动驾驶技术研发的专业人士，尤其是关注算法优化和实车应用的技术人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解自动驾驶系统内部运作机制的研究者和技术开发者；旨在帮助相关人员更好地理解和改进自动驾驶算法，从而加快产品化进程并确保更高的安全标准。 其他说明：文中提到的某些参数设置和代码实现细节可以作为参考，但需要注意实际部署时还需考虑更多因素。同时，尽管仿真环境中能够模拟多种复杂路况，最终仍需结合实地测试进行综合评估。
（236页PPT）埃森哲企业数字化转型端到端顶层规划方案.pptx
08-14
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基于遗传算法的微电网储能配置：多目标优化模型实现综合成本最低与供电可靠性最高
最新发布
08-14
内容概要：本文介绍了基于遗传算法的微电网储能配置方法，旨在通过构建多目标优化模型实现综合成本最低和供电可靠性最高。该模型不仅考虑了初始投资成本，还包括不同时期的储能成本和网损率，以全面反映微电网运营的长期经济性。此外，模型还考虑了DG电源约束、储能充放电约束和负荷平衡约束，确保系统的稳定运行。通过修改后的IEEE测试系统进行算例分析，验证了模型的有效性，得出了储能的最优配比和接入点。 适合人群：对微电网储能配置感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要优化微电网储能配置的项目，帮助降低综合成本并提高供电可靠性。 其他说明：文章以普通博文形式撰写，穿插了代码片段和实例分析结果，便于读者理解和参考。
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08-14
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逻辑回归算法原理python实现
06-22
逻辑回归是一种广泛用于分类任务的线性模型，特别适合于二分类问题。其基本思想是建立输入特征和输出概率之间的线性关系，然后使用sigmoid函数将这个线性结果转换为0到1之间的概率，从而预测一个样本属于某个类别的可能性。 Python中，我们可以使用sklearn库中的LogisticRegression模块来实现逻辑回归。以下是逻辑回归的基本步骤： 1. **数据准备**：导入所需的库，如numpy, pandas, 和sklearn，并加载数据集。 ```python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 加载数据（假设数据集名为df） X = df.drop('target_column', axis=1) # 特征 y = df['target_column'] # 目标变量 ``` 2. **数据预处理**：通常包括归一化或标准化数据，因为逻辑回归对特征尺度敏感。 ```python scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) ``` 3. **划分训练集和测试集**： ```python X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42) ``` 4. **创建并训练模型**： ```python model = LogisticRegression(max_iter=10000) # 配置参数，例如迭代次数 model.fit(X_train, y_train) ``` 5. **预测和评估**： ```python y_pred = model.predict(X_test) accuracy = model.score(X_test, y_test) ``` 6. **模型解释**：逻辑回归模型的系数和截距可以用来理解各个特征对目标变量的影响。
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